論文の概要: GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25459v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 10:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.813946
• Title: GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning
• Title（参考訳）: GS-Playground:視覚インフォーム型ロボット学習のための高出力フォトリアリスティックシミュレータ
• Authors: Yufei Jia, Heng Zhang, Ziheng Zhang, Junzhe Wu, Mingrui Yu, Zifan Wang, Dixuan Jiang, Zheng Li, Chenyu Cao, Zhuoyuan Yu, Xun Yang, Haizhou Ge, Yuchi Zhang, Jiayuan Zhang, Zhenbiao Huang, Tianle Liu, Shenyu Chen, Jiacheng Wang, Bin Xie, Xuran Yao, Xiwa Deng, Guangyu Wang, Jinzhi Zhang, Lei Hao, Zhixing Chen, Yuxiang Chen, Anqi Wang, Hongyun Tian, Yiyi Yan, Zhanxiang Cao, Yizhou Jiang, Hanyang Shao, Yue Li, Lu Shi, Bokui Chen, Wei Sui, Hanqing Cui, Yusen Qin, Ruqi Huang, Lei Han, Tiancai Wang, Guyue Zhou,
• Abstract要約: GS-Playgroundは、エンド・ツー・エンドの知覚学習を促進するために設計されたマルチモーダル・シミュレーション・フレームワークである。 このシステムは640x480の解像度で104 FPSのスループットを達成し、大規模な視覚的RLの障壁を著しく低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.272458304179025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embodied AI research is undergoing a shift toward vision-centric perceptual paradigms. While massively parallel simulators have catalyzed breakthroughs in proprioception-based locomotion, their potential remains largely untapped for vision-informed tasks due to the prohibitive computational overhead of large-scale photorealistic rendering. Furthermore, the creation of simulation-ready 3D assets heavily relies on labor-intensive manual modeling, while the significant sim-to-real physical gap hinders the transfer of contact-rich manipulation policies. To address these bottlenecks, we propose GS-Playground, a multi-modal simulation framework designed to accelerate end-to-end perceptual learning. We develop a novel high-performance parallel physics engine, specifically designed to integrate with a batch 3D Gaussian Splatting (3DGS) rendering pipeline to ensure high-fidelity synchronization. Our system achieves a breakthrough throughput of 10^4 FPS at 640x480 resolution, significantly lowering the barrier for large-scale visual RL. Additionally, we introduce an automated Real2Sim workflow that reconstructs photorealistic, physically consistent, and memory-efficient environments, streamlining the generation of complex simulation-ready scenes. Extensive experiments on locomotion, navigation, and manipulation demonstrate that GS-Playground effectively bridges the perceptual and physical gaps across diverse embodied tasks. Project homepage: https://gsplayground.github.io.
• Abstract（参考訳）: 身体的AI研究は、視覚中心の知覚パラダイムへとシフトしつつある。 非常に並列なシミュレーターは、プロバイオセプションに基づくローコモーションのブレークスルーを触媒しているが、大規模なフォトリアリスティックレンダリングの計算オーバーヘッドが禁じられているため、視覚的インフォームドなタスクには、そのポテンシャルはほとんど使われていない。 さらに、シミュレーション可能な3Dアセットの作成は、労働集約的な手動モデリングに大きく依存する一方で、大きなシミュレートと現実の物理的なギャップは、コンタクトリッチな操作ポリシーの移行を妨げる。 これらのボトルネックに対処するために,エンドツーエンドの知覚学習を高速化するマルチモーダル・シミュレーション・フレームワークであるGS-Playgroundを提案する。 我々は,高忠実度同期を保証するために,バッチ3Dガウススプラッティング(3DGS)レンダリングパイプラインと統合して設計された,新しい高性能並列物理エンジンを開発した。 我々のシステムは640x480の解像度で10^4 FPSのスループットを達成し、大規模視覚RLの障壁を著しく低減する。 さらに,フォトリアリスティックな,物理的に一貫性のある,メモリ効率の高い環境を再構築し,複雑なシミュレーション可能なシーンの生成を合理化する,自動Real2Simワークフローを導入する。 移動、ナビゲーション、操作に関する大規模な実験は、GS-Playgroundが様々な具体的タスクにまたがる知覚的および身体的ギャップを効果的に橋渡しすることを示した。 プロジェクトホームページ: https://gsplayground.github.io

関連論文リスト

• V-Dreamer: Automating Robotic Simulation and Trajectory Synthesis via Video Generation Priors [30.872127145725187]
  V-Dreamerは、オープン語彙でシミュレーション可能な操作環境を生成する、完全に自動化されたフレームワークである。 V-Dreamerは、物理的に接地された3Dシーンを構成する新しい生成パイプラインを使用している。 我々は,本ポリシーがシミュレーションにおいて未確認オブジェクトに対して堅牢に一般化し,効率的なsim-to-real転送を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T12:00:04Z)
• DiffusionHarmonizer: Bridging Neural Reconstruction and Photorealistic Simulation with Online Diffusion Enhancer [62.18680935878919]
  レンダリングを時間的に一貫した出力に変換するオンライン生成拡張フレームワークであるDiffusionHarmonizerを紹介した。 コアとなるのは、単一のGPU上でオンラインシミュレータで実行可能な、一段階の時間的条件付きエンハンサーである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T15:35:30Z)
• GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels [78.05453137978132]
  本稿では,3次元ガウススプラッティングをベクトル化物理シミュレータのドロップインとして統合した光現実的ロボットシミュレーションを提案する。 これにより、コンシューマGPUで毎秒10万ステップを超える、前例のないスピードを実現している。 また,シミュレーティブ・トゥ・リアル・ロボティクス・セッティングにおける適用性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T06:34:52Z)
• VR-Robo: A Real-to-Sim-to-Real Framework for Visual Robot Navigation and Locomotion [25.440573256776133]
  本稿では,視覚ナビゲーションと移動学習のための物理的にインタラクティブな「デジタルツイン」シミュレーション環境を生成する,リアル・ツー・シム・トゥ・リアルのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-03T17:15:05Z)
• Vid2Sim: Realistic and Interactive Simulation from Video for Urban Navigation [62.5805866419814]
  Vid2Simは、ニューラル3Dシーンの再構築とシミュレーションのためのスケーラブルで費用効率のよいReal2simパイプラインを通じてsim2realギャップをブリッジする新しいフレームワークである。 実験により、Vid2Simはデジタル双生児と現実世界の都市ナビゲーションの性能を31.2%、成功率68.3%で大幅に改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T03:01:15Z)
• VR-GS: A Physical Dynamics-Aware Interactive Gaussian Splatting System in Virtual Reality [39.53150683721031]
  提案するVR-GSシステムは,人間中心の3Dコンテンツインタラクションにおける飛躍的な進歩を示す。 私たちの仮想現実システムのコンポーネントは、高い効率と有効性のために設計されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T01:28:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。